## Metris

## Perancangan  Jadwal  Penggantian  dan  Persediaan  Komponen Mesin Cutting
Trifenaus  Prabu  Hidayat 1,2 ,  Andre  Sugioko 2* ,  Vebryna  Shaputri  Siagian 2 ,  Maria  Angela Kartawidjaya 1,3 , Ronald Sukwadi 1,2 , Marsellinus Bachtiar Wahju 1,2
1 Program Studi Profesi Pendidikan Insinyur, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya Jalan Jend. Sudirman No.51, Karet Semanggi, Setiabudi, Jakarta Selatan, DKI Jakarta 12930
2 Program Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya Jalan Raya Cisauk, Sampora, Cisauk, Tangerang, Banten 15345
3 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya Jalan Raya Cisauk, Sampora, Cisauk, Tangerang, Banten 15345

## Article Info Abstract
Article history:
Received 25 August 2023 Accepted 23 September 2023
PT. X is a garment industry company that produces clothing products. PT. X has not implemented a maintenance or machine maintenance system. Currently, the company  only  performs  machine  maintenance  when  they  are  damaged.  This causes losses for the company because it can disrupt the smooth running of the production  process,  such  as  sudden  engine  damage,  which  can  cause  high machine downtime. Therefore, maintenance of machines is needed in the form of  a  schedule  for replacing  and  checking  cutting machine  components  with  a Preventive  maintenance  approach  to  support  the  production  process  at  the company. In addition to generating replacement schedules and inspecting engine components,  Implementing  the  proposed  Preventive  maintenance  takes  the scheduling  for  maintenance  and  cleaning  of  cutting  machines.  After  the replacement schedule and inspection of engine components are generated, it will affect  the inventory of engine components. The inventory system proposed is the inventory system model P. Model  P is chosen because it is in  accordance with the condition of the company and meets the requirements of the model P inventory system. The P inventory system produces a cost of Rp. 22,508,709.
Keywords:
Preventive maintenance Model P, schedule

## 1. LATAR BELAKANG
PT. X merupakan perusahaan industri garmen yang  menghasilkan  produk  pakaian.  Berawal  dari tahun  2014,  PT.  X  bergerak  dibidang  percetakan dan  merchandising  untuk  promosi  perusahaan, termasuk didalamnya menyediakan seragam ataupun  kaos  promosi.  Untuk  pengerjaan  seragam dan  kaos  tersebut,  masih  menggunakan  sistem kerjasama  dengan  beberapa  konveksi  kecil  di daerah Jakarta dan sekitarnya. Di akhir tahun 2015, untuk  mengembangkan  perusahaan,  dibukalah pabrik  garmen  agar  dapat  memproduksi  lebih  lagi dalam skala kuantitas dan lebih menjaga kualitas.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya,  nilai  downtime  perusahaan  masih sangat tinggi. Downtime yang tinggi menyebabkan kerugian  bagi  perusahaan  karena  waktu  efektif proses produksi berkurang (Permatasari & Wulandari,  2020).  Pada  gambar  dibawah  1.1 menunjukan  downtime  yang  terjadi  pada  mesin cutting 1 dan mesin cutting 2 pada periode Januari 2019 sampai dengan Desember 2019.

## Gambar 1.
Total Downtime Mesin Cutting
Berdasarkan Gambar 1, downtime pada mesin cutting perusahaan yang tinggi, hal tersebut sangat mempengaruhi nilai
Overall
Equipment Effectiveness (OEE).  OEE  merupakan  alat  atau metode untuk mengukur kinerja mesin. Berdasarkan penelitian terdahulu diketahui rata-rata Overall Equipment Effectiveness (OEE) pada mesin cutting  1 adalah 74,17% dan pada mesin  cutting 2 adalah  72,87%.  Berdasarkan  hasil  perhitungan tersebut  jika  dibandingkan  dengan  standar Japan Institute  Of  Plant (JIPM)  maka  hasil  OEE  belum mencapai  standar  85%.    Oleh  sebab  itu  mesin
cutting  merupakan  mesin  “kritis”,  sehingga  dalam penelitian ini difokuskan pada mesin cutting.
Rendahnya nilai Overall Equipment Effectiveness perusahaan  sangat  mempengaruhi produksi.  Nilai  OEE  dibawah  85%  menunjukan bahwa  perlunya  improvement.  Perbaikan  yang diperlukan adalah penjadwalan penggantian komponen mesin cutting dengan metode Preventive maintenance (Karunia,  2017  ;  Praharsi,  2015). Preventive maintenance meliputi kegiatan pemeliharaan mulai dari pemeriksaan, penggantian, pembersihan  dan  pelumasan. Sehingga  diharapkan dengan  jadwal  penggantian  tersebut  performasi mesin  tetap  terjaga.  (Zein,  Mulyati,  &  Saputra, 2019)
Jadwal  penggantian  komponen  mesin  yang dihasilkan juga harus mempertimbangan persediaan komponen  mesin  pada  perusahaan.  sehingga  pada saat mesin mengalami kerusakan maka penggantian komponen mesin dapat dilakukan dengan cepat agar mesin tersebut dapat bekerja kembali secara normal dalam  proses  produksi.  Penggantian  komponen mesin dalam waktu cepat tersebut berkaitan dengan persediaan komponen mesin, apabila tidak tersedia komponennya  maka  membuat  waktu  pergantian menjadi  lama  dan  mesin  tidak  bisa  melakukan produksi .
Perusahaan melakukan pemesanan komponen mesin  sesuai  dengan  periode  dan  jumlah  yang dipesan  tidak  tetap.  Sistem  persediaan  dengan model P memiliki jumlah pemesanan yang berbeda- beda, waktu pemesanan dengan saat tinjauan waktu yang  ditentukan,  pencatatan  hanya  pada  tinjauan waktu  yang  ditentukan,  persediaan  yang  lebih banyak dan harus memenuhi uji normal (Fatma, & Pulungan,  2018).  Berdasarkan  persyaratan  diatas, kondisi  perusahaan  sudah  memenuhi  maka  sistem persediaan yang digunakan adalah sistem P.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  terdiri  dari  dua  garis  besar  yaitu Preventive  maintenance dan  persediaan.  Tahap pertama  adalah  perhitungan Overall  Effectiveness Effectiveness (OEE)  bertujuan  sebagai  alat  ukur performa suatu mesin. Perhitungan OEE ini  terdiri dari  tiga faktor yaitu availability, performance dan quality.
Selanjutnya,  perhitungan  downtime  untuk masing-masing  komponen  mesin  cutting  dalam periode  Januari  sampai  dengan  Desember  2019. Perhitungan downtime ini bertujuan untuk mengetahui  komponen  mesin  yang  “kritis”. Penentuan  komponen  kritis  ini  dilakukan  dengan menggunakan diagram pareto berdasarkan dari data kerusakan mesin cutting.
Komponen  kritis  yang  terpilih  dilakukan perhitungan  TTF  dan  TTR.  TTF  adalah  waktu komponen  mengalami  kerusakan  kedua  kalinya mulai diperbaiki dengan waktu komponen mengalami kerusakan pertama kali selesai diperbaiki.  TTR  adalah  waktu  yang  dibutuhkan untuk  memperbaiki  komponen  yang  rusak. Perhitungan  TTF  dan  TTR  membutuhkan  data waktu  kerusakan  pada  masing-masing  komponen setiap mesin. Setelah itu Penyebaran distribusi TTF dan  TTR,  tahap  ini  dilakukan  untuk  mengetahui data  selang  waktu  kerusakan  berdistribusi  apa. Distribusi yang dimaksud adalah distribusi weibull, normal, lognormal dan eksponensial.
Penyebaran distribusi TTF dan TTR komponen dilakukan dengan menggunakan software  Minitab.  Identifikasi  data  dilakukan dengan metode Least Square Curve Fitting (LSCF) yaitu  cara  mencari  nilai index  of  fit dari  data TTR dan  TTF  yang  ada.  Hasil  distribusi  yang  dipilih dapat  dilihat  dari  nilai  correlation  coefficient terbesar pada output Minitab. Selanjutnya,
Perhitungan interval penggantian komponen mesin menggunakan metode block replacement (Jardin & Tsang,  2013).  Perhitungan  ini  dilakukan  dengan dengan  trial  error  sampai  memperoleh  downtime terkecil.
Kemudian  dilakukan  penyusunan  jadwal Preventive  maintenance dengan  cara  menghitung interval  waktu  pemeriksaaan  dapat  dilakukan dengan  data-data  yang  meliputi  jumlah  hari  kerja, jam kerja, jumlah operator maintenance dan waktu yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  pemeriksaan komponen.  Berdasarkan  penjadwalan  penggantian komponen  mesin  dan  waktu  pemeriksaan  yang sudah  dilakukan,  maka  dapat  diketahui  kebutuhan dari komponen mesin selama 1 tahun. Perhitungan kebutuhan  komponen  ini  dilakukan  untuk  dapat menghitung  persediaan  yang  dibutuhkan.  Alur metodologi dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur Metodologi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan OEE merupakan perkalian nilai- nilai availability, performance efficiency dan quality rate yang sudah diperoleh. Berikut merupakan rekapitulasi hasil perhitungan OEE pada mesin cutting 1 .

## Gambar 3.
Hasil Perhitungan OEE Mesin Cutting 1 (Sumber : Pengolahan Data)
Berdasarkan Gambar 3, nilai OEE pada mesin cutting dibandingkan  dengan  standar Japan Institute  of  Plant  Maintenance (JIPM)  belum mencapai  85%  (Nakajima,  1988),  oleh  sebab  itu perlu dilakukan perbaikan dengan menyusun jadwal pemeliharaan mesin secara agar dapat meningkatkan efektivitas dari mesin atau peralatan produksi  yang  dimiliki.  Selanjutnya  adalah perhitungan downtime mesin.  Gambar  4  dibawah adalah rekapitulasi downtime mesin cutting 1.
Gambar 4. Downtime Komponen Mesin Cutting 1 (Sumber : Pengolahan Data)
Berdasarkan  Gambar  4,  nilai downtime terbesar  adalah  komponen  motor  listrik  yaitu sebesar 36,86 % dan nilai downtime terkecil adalah komponen  baut  yaitu  0,61  %.  Gambar  5  ini merupakan tabel rekapitulasi perhitungan TTF dan TTR komponen motor listrik pada mesin cutting 1.
Berdasarkan  Gambar  4,  nilai downtime terbesar  adalah  komponen  motor  listrik  yaitu sebesar 36,86 % dan nilai downtime terkecil adalah komponen  baut  yaitu  0,61  %.  Gambar  5  ini merupakan tabel rekapitulasi perhitungan TTF dan TTR komponen motor listrik pada mesin cutting 1.

## Gambar 5.
TTF dan TTR Komponen Motor Listrik Pada Mesin Cutting 1 (Sumber : Pengolahan Data)
Perhitungan Time To Failure (TTF) dan Time To Repair (TTR) yang telah dilakukan sebelumnya menjadi  elemen  untuk  mengidentifikasi  distribusi TTF dan TTR dari masing-masing komponen setiap mesin cutting .  Perhitungan index  of  fit dilakukan dengan  menggunakan  metode Least  Square  Curve Fitting (LSCF).

## Gambar 6.
Plot Distribusi Komponen Motor Listrikpada Mesin Cutting 1 (Sumber : Pengolahan Data)
Berdasarkan  Gambar  6  komponen  motor listrik  pada  mesin cutting 1  memiliki  waktu  antar kerusakan (TTF) yang berdistribusi normal dengan nilai correlation  coefficient sebesar  0,977  dan waktu  antar  perbaikan  (TTR)  yang  berdistribusi normal dengan nilai correlation coefficient sebesar 0,980.    Gambar  7  merupakan  tabel  rekapitulasi distribusi pada masing-masing komponen.
Bulan Avaibility Ratio Performance Efficiency Quality Rate OEE Januari 88.18% 89.99% 97.00% 76.97% Februari 91.20% 80.31% 97.32% 71.28% Maret 89.19% 89.70% 96.70% 77.36% April 87.38% 84.36% 96.08% 70.82% Mei 88.21% 81.62% 97.78% 70.40% Juni 90.08% 87.40% 97.90% 77.08% Juli 88.01% 75.16% 96.84% 64.06% Agustus 89.54% 89.23% 96.39% 77.01% September 88.06% 82.71% 96.36% 70.19% Oktober 87.65% 89.92% 96.17% 75.79% November 89.14% 89.03% 96.48% 76.57% Desember 90.00% 93.74% 97.76% 82.47% Rata-rata 88,89% 86,10% 96,90% 74,17%
No Nama Komponen Downtime Presentase
Downtime (%) 1 Motor Listrik 1695 33.80% 2 Pisau 890 17.75% 3 Stang Pisau 252 5.02% 4 Abrasif 389 7.76% 5 Sepatu 174 2.37% 6 Pengunci Abrasif 294 5.86% 7 Roda 474 9.45% 8 Tempat Oli 877 17.49% 9 Baut 25 0.50% TOTAL 5070 100%
Komponen yang Rusak Tanggal Rusak Waktu Rusak Tanggal Selesai Waktu Selesai Time To Failure (Menit) Time To Repair (Menit) Motor listrik 17-Jan-19 11:57 17-Jan-19 14:34 157 Motor listrik 7-Feb-19 11:20 7-Feb-19 13:51 7064 151 Motor listrik 7-Mar-19 13:59 7-Mar-19 16:05 9128 126 Motor listrik 29-Mar-19 14:57 29-Mar-19 16:13 7612 76 Motor listrik 18-Apr-19 8:00 7-Mar-19 9:22 5807 82 Motor listrik 30-Apr-19 11:23 30-Apr-19 13:48 3961 145 Motor listrik 25-May-19 10:32 25-May-19 11:54 8024 82 Motor listrik 20-Jun-19 11:45 20-Jun-19 13:58 5046 133 Motor listrik 18-Jul-19 11:49 18-Jul-19 13:46 9111 117 Motor listrik 20-Aug-19 8:00 20-Aug-19 9:25 10274 85 Motor listrik 31-Aug-19 11:48 31-Aug-19 13:40 3923 112 Motor listrik 14-Sep-19 13:45 14-Sep-19 15:12 4325 87 Motor listrik 25-Sep-19 8:45 25-Sep-19 9:56 3033 71 Motor listrik 11-Oct-19 14:23 11-Oct-19 16:00 5967 97 Motor listrik 21-Nov-19 11:32 21-Nov-19 13:45 8432 133 Motor listrik 29-Nov-19 13:05 29-Nov-19 14:00 2840 55 Motor listrik 10-Dec-19 11:47 10-Dec-19 13:58 3287 131
Gambar 7 . Rekapitulasi Index of Fit dan Distribusi pada Mesin Cutting 1 (Sumber : Pengolahan Data)
Selanjutnya  adalah,  pengujian  kesesuaian distribusi  data Time  to  Failure (TTF)  dan Time  to Repair (TTR)  pada  komponen  masing-masing mesin  mendekati  distribusi  terpilih  yang  sesuai dengan  hasil index  of  fit yang  telah  dilakukan perhitungan  sebelumnya  menggunakan Anderson Darling.

## Gambar 8.
Uji  Kesesuaian  Distribusi  TTF  Komponen  Motor ListrikMesin Cutting 1 (Sumber : Pengolahan Data)
Pada Gambar 8 dapat dilihat bahwa TTF dan TTR  dari  komponen  motor  listrik  terindikasi mengikuti  pola  distribusi  normal.  Hal  ini  terjadi karena  hasil  pengujian software nilai  AD  paling kecil adalah 0,382 dan 0.405 yaitu distribusi normal. Perhitungan  selanjutnya  adalah Mean  Time  to Failure (MTTF) dan Mean Time to Repair (MTTR) dan  parameter  distribusi  berdasarkan  distribusi terpilih  untuk  masing-masing  komponen  pada setiap mesin. Perhitungan nilai MTTF, MTTR dan
parameter  distribusi  ini  menggunakan  metode Maximum  Likelihood  Estimator (MLE).  Berikut gambar  9  menunjukan  contoh  perhitungan  dengan bantuan MINITAB.

## Gambar 9.
Plot  Probabilitas  MTTF  Komponen  Motor  Listrik Mesin Cutting 1 (Sumber : Pengolahan Data)
Hasil  perhitungan  untuk  setiap  komponen dengan MINITAB akan direkapitulasi nilai MTTF, MTTR  dan  parameter  distribusi  untuk  komponen pada mesin cutting 1, seperti pada gambar 10.

## Gambar 10.
Rekapitulasi  Nilai  MTTF,  MTTR,  dan  Parameter Distribusi Komponen pada Mesin Cutting 1 (Sumber : Pengolahan Data)
Hasil  MTTF  dan  MTTR  dilanjutkan  dengan perhitungan waktu penggantian pencegahan. Perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan trial and  error, hasil  perhitungan  bertujuan  mencari panjang  interval  waktu  penggantian  komponen yang  paling  optimal  dengan  kriteria  minimasi downtime dan  maksimum availability (Jardine  & Tsang, 2021) seperti pada gambar 11, perhitungan data waktu kerusakan berdistribusi normal menurut Ebeling (2019)
Weibull Lognormal Eksponensial Normal Waktu antar kerusakan (TTF) 0.970 0.977 * 0.977 Normal Waktu antar perbaikan (TTR) 0.980 0.975 * 0.980 Normal Waktu antar kerusakan (TTF) 0.976 0.986 * 0.932 Lognormal Waktu antar perbaikan (TTR) 0.931 0.957 * 0.934 Lognormal Waktu antar kerusakan (TTF) 0.980 0.990 * 0.936 Lognormal Waktu antar perbaikan (TTR) 0.961 0.977 * 0.966 Lognormal Waktu antar kerusakan (TTF) 0.943 0.919 * 0.897 Lognormal Waktu antar perbaikan (TTR) 0.976 0.930 * 0.978 Normal Waktu antar kerusakan (TTF) 0.976 0.977 * 0.948 Lognormal Waktu antar perbaikan (TTR) 0.994 0.977 * 0.996 Normal Waktu antar kerusakan (TTF) 0.985 0.977 * 0.909 Weibull Waktu antar perbaikan (TTR) 0.963 0.983 * 0.926 Lognormal Waktu antar kerusakan (TTF) 0.990 0.977 * 0.967 Weibull Waktu antar perbaikan (TTR) 0.978 0.939 * 0.957 Weibull Waktu antar kerusakan (TTF) 0.935 0.973 * 0.866 Lognormal Waktu antar perbaikan (TTR) 0.944 0.981 * 0.936 Lognormal Tempat Oli 8 7 2 3 4 5 6 Pisau Stang Pisau Abrasif Sepatu Pengunci Abrasif Roda No Komponen Mesin Distribusi Distribusi
Terpilih Motor Listrik 1
Gambar 11. Trial  and  Error Interval  Waktu  Penggantian Komponen Motor Listrik pada Mesin Cutting 1 (Sumber : Pengolahan Data)
Berdasarkan hasil Gamabr 9, akan dipilih nilai tp yang menghasilkan nilai A(tp) tertinggi. Prosedur ini  akan  dilakukan  sama  untuk  setiap  komponen pada  mesin cutting 1,  sehingga  dihasilkan rangkuman seperti pada Gambar 12.

## Gambar 12.
Rekapitulasi Interval Waktu Penggantian Komponen Pada Mesin Cutting 1 (Sumber : Pengolahan Data)
Setelah  dilakukannya  perhitungan  jadwal penggantian  dan  pemeriksaan  mesin  kemudian dapat disusun jadwal penggantian dan pemeriksaan dari  masing-masing  komponen  yang  dimulai  dari bulan Januari 2020 sampai dengan bulan Desember 2020, hasil dapat dilihat pada Gambar 13.

## Gambar 13.
Jadwal  Penggantian  dan  Pemeriksaan  Komponen Motor Listrik pada Mesin Cutting 1 (Sumber : Pengolahan Data)
Perhitungan  sistem  persediaan  komponen dilakukan  menggunakan  Metode  P.  Persediaan metode  P  merupakan  metode  pengendalian persediaan  yang  dilakukan  secara  periodik  dengan kuantitas  (jumlah)  pemesanan  yang  berbeda  atau bervariasi    (Kurniawan et  al .,  2020).  Hasil Perhitungan  sistem  persediaan  P  untuk  komponen lainnya  pada  mesin  cutting  1  dan  mesin  cutting  2 dapat dilihat pada Gambar 14 dan Gambar 15.

## Gambar 14.
Hasil Perhitungan sistem persediaan P untuk komponen Mesin Cutting 1 (Sumber : Pengolahan Data)

## Gambar 15.
Hasil Perhitungan sistem persediaan P untuk komponen Mesin Cutting 2 (Sumber : Pengolahan Data)
tp (t-µ ) / σ z R(tp) TpxR(tp) F(tp) M(tp) D(tp) A(tp) 1000 -2.1608890917 0.0154 0.984648046 106.5733813 0.0154 398296.533 0.015016969 0.98498303 2000 -1.7383973197 0.0411 0.958929586 103.7897437 0.0411 148881.624 0.0132955 0.9867045 3000 -1.3159055477 0.0941 0.905897127 98.04977551 0.0941 64978.1435 0.01210607 0.98789393 4000 -0.8934137758 0.1858 0.814182186 88.12300889 0.1858 32906.5867 0.011417683 0.98858232 5000 -0.4709220038 0.3188 0.681151783 73.72446322 0.3188 19177.2438 0.011240962 0.98875904 5100 -0.4286728266 0.3341 0.665919331 72.07577877 0.3341 18302.8549 0.011252146 0.98874785 5200 -0.3864236494 0.3496 0.650408531 70.39696735 0.3496 17490.7872 0.011268623 0.98873138 5300 -0.3441744722 0.3654 0.63464246 68.69052671 0.3654 16736.017 0.011290392 0.98870961 5400 -0.3019252950 0.3814 0.618645494 66.95909502 0.3814 16033.9786 0.011317449 0.98868255 5500 -0.2596761178 0.3976 0.602443192 65.20543888 0.3976 15380.5189 0.011349787 0.98865021 5600 -0.2174269406 0.4139 0.586062181 63.43244017 0.4139 14771.8564 0.011387388 0.98861261 5700 -0.1751777634 0.4305 0.569530022 61.64308191 0.4305 14204.5446 0.011430233 0.98856977 5800 -0.1329285862 0.4471 0.552875071 59.84043326 0.4471 13675.4397 0.01147829 0.98852171 5900 -0.0906794090 0.4639 0.536126334 58.02763374 0.4639 13181.6709 0.011531524 0.98846848 6000 -0.0484302318 0.4807 0.519313317 56.20787686 0.4807 12720.6145 0.011589887 0.98841011 No Komponen Mesin Distribusi Interval Penggantian (Menit) D(tp) A(tp) 1 Motor Listrik Normal 5000 0.011240962 0.988759038 2 Pisau Normal 1840 0.004866613 0.995133387 3 Stang Pisau Lognormal 6000 0.002116868 0.997883132 4 Abrasif Normal 9000 0.002110005 0.997889995 5 Sepatu Lognormal 6000 0.001561164 0.998438836 6 Pengunci Abrasif Weibull 7000 0.002899919 0.997100081 7 Roda Weibull 5300 0.00323422 0.99676578 8 Oli Lognormal 1800 0.005259737 0.994740263
Hari Pelaksanaan Waktu Mulai Waktu Selesai Hari Pelaksanaan Waktu Mulai Waktu Selesai 6-Jan-20 8:00 9:48 6-Jan-20 8:00 8:15 20-Jan-20 13:20 14:08 13-Jan-20 10:05 10:20 4-Feb-20 8:28 9:16 21-Jan-20 13:10 13:25 18-Feb-20 11:36 12:24 29-Jan-20 14:15 14:30 4-Mar-20 16:44 17:32 6-Feb-20 16:20 16:35 18-Mar-20 15:20 17:08 17-Feb-20 9:25 9:40 3-Apr-20 11:20 13:08 26-Feb-20 11:30 11:45 21-Apr-20 8:28 10:16 5-Mar-20 15:35 15:50 6-May-20 14:36 16:24 16-Mar-20 8:40 8:55 26-May-20 10:44 12:32 24-Mar-20 10:45 11:00 10-Jun-20 16:20 18:08 2-Apr-20 13:50 14:05 25-Jun-20 11:20 13:08 13-Apr-20 15:55 16:10 9-Jul-20 13:08 14:56 22-Apr-20 9:00 9:15 24-Jul-20 9:16 11:04 30-Apr-20 10:20 10:35 10-Aug-20 15:24 17:12 12-May-20 13:25 13:40 29-Aug-20 11:20 13:08 20-May-20 15:30 15:45 11-Sep-20 16:28 17:32 3-Jun-20 8:35 8:50 28-Sep-20 11:15 13:03 11-Jun-20 10:40 10:55 12-Oct-20 16:23 17:37 20-Jun-20 13:45 14:00 27-Oct-20 10:20 12:08 29-Jun-20 15:50 16:05 13-Nov-20 13:06 14:54 8-Jul-20 8:55 9:10 27-Nov-20 9:14 11:02 16-Jul-20 11:00 11:15 11-Dec-20 15:22 17:10 24-Jul-20 14:05 14:20 4-Aug-20 16:10 16:25 13-Aug-20 8:55 9:10 27-Aug-20 9:15 9:30 4-Sep-20 11:20 11:35 14-Sep-20 14:25 14:40 22-Sep-20 16:30 16:45 5-Nov-20 9:35 9:50 13-Nov-20 11:40 11:55 23-Nov-20 14:45 15:00 1-Dec-20 16:50 17:05 9-Dec-20 8:50 9:05 17-Dec-20 10:55 11:10 Jadwal Penggantian Jadwal Pemeriksaan
Usulan jadwal penggantian komponen dengan pendekatan Preventive  maintenance yang  telah dibuatdapat  dijadikan  acuan  tanggal  dalam melakukan  penggantian  komponen  mesin  secara berkala,  sehingga  dapat  meningkatkan  kinerja mesin dan produksi pada perusahaan. Selain usulan jadwal  penggantian  komponen  mesin,  persediaan komponen  mesin  yang  telah  diusulkan  dapat membantu  perusahaan  untuk  mengetahui  jumlah masing-masing komponen pada mesin cutting yang diperlukan  pada  tahun  2020.  Sehingga  perusahan dapat  menerapkan  sistem  persediaan  yang  telah diusulkan.

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem perawatan mesin saat ini pada PT. X belum menerapkan preventive maintenance . Hal  tersebut  mengakibatkan  tingginya  nilai downtime mesin  pada  PT.  X,  karena  waktu untuk  memperbaiki  mesin  yang  rusak  dapat menghambat proses produksi.
2. Penjadwalan  penggantian  komponen  yang diusulkan  menggunakan  metode Block Replacement .  Secara  keseluruhan  nilai availability yang  dihasilkan  masing-masing komponen mesin cukup tinggi.
3. Sistem  persediaan  komponen  mesin  cutting dengan menggunakan metode sistem persediaan  P  dengan  total  biaya  Rp. 22.508.709.
Berdasarkan hasil penelitian, maka didapatkan saran sebagai berikut:
1. Perusahaan  dapat  menerapkan  kebijakan Preventive  maintenance yang  diusulkan sehingga  dapat  meminimasi  nilai downtime mesin yang tinggi .
2. Perawatan  mesin  yang  baik  perlu  didukung oleh persediaan komponen mesin yang baik, agar  kegiatan  perawatan  mesin  menjadi efektif dan efisien.

## REFERENCES
1. Ebeling,  C.  E.  (2019). An  introduction  to reliability  and  maintainability  engineering .
Waveland Press.
2. Fatma,  E.,  &  Pulungan,  D.  S.  2018.  Analisis pengendalian persediaan menggunakan metode probabilistik  dengan  kebijakan  backorder  dan lost sales. Jurnal Teknik Industri , 19 (1):38-48.
3. Jardine,  A.K.S.,  &  Tsang,  A.H.C.  (2021). Maintenance,  Replacement,  and  Reliability:
Theory and Applications (3rd ed.). CRC Press.
https://doi.org/10.1201/9780429021565
4. Karunia,  R.  2017.  Usulan  Penjadwalan
Preventive maintenance Pada Komponen Kritis Mesin Stone Crusher. Jurnal Teknik Industri, 5
(3): 273-285.
5. Kurniawan, S., Saragih, M. H., & Angelina, V. (2022).  Inventory  Control  Analysis  with Continous  Review  System  and  Periodic Review System Methods at PT. XYZ. Business Economic, Communication, and Social Sciences Journal (BECOSS), 4(2): 97-109.
6. Nakajima,  S  .(1988). Introduction  to  Total Productive  Maintenance .Productivity  Press, Inc., Cambridge, Massachusetts.
7. Permatasari, I. Z., & Wulandari, D. 2020.Perencanaan Perawatan Sebagai Optimalisasi Jadwal Penggantian Doctor Blade Pada Mesin Printing Rotogravure PT Z, Jurnal Teknik Mesin , 8 (2): 67–72
8. Praharsi,  Y.  2015.  Perancangan  Penjadwalan Preventive maintenance Pada PT. Artha Prima Sukses Makmur. Jurnal Preventive
Maintenance , 14  (1): 59-65
9. Zein,  I.,  Mulyati,D.,  &  Saputra,I.  2019. Perencanaan  Perawatan  Mesin  Kompresor Pada  PT.  Es  Muda  Perkasa  Dengan  Metode Reliability  Centered  Maintenance  (RCM).  J.
Serambi Eng., 4 (1): 383–391, doi:
10.32672/jse.v4i1.848.